# 线性回归

import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 按顺序构成的模型
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

#
# 使用numpy生成100个随机点
x_data = np.random.rand(100)
# 添加噪音
noise = np.random.normal(0, 0.01, x_data.shape)

y_data = x_data * 0.1 + 0.2 + noise



# 构建一个顺序模型
model = Sequential()
# 在模型中添加一个全连接层
model.add(Dense(units=1, input_dim=1))
# sgd(Stochastic gradient) 随机分布下降法
# mse(Mean Squared Error)：均方误差
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

# 训练3001个批次
for step in range(3001):
    # 每次训练一个批次
    cost = model.train_on_batch(x_data, y_data)
    # 每500个batch打印一次cost值
    if step % 500 == 0:
        print('cost:', cost)
# 打印权值和偏置值
W, b = model.layers[0].get_weights()
print('W:', W, 'b:', b)

# 把x_data输入网络中，得到预测值

y_pred = model.predict(x_data)

# 显示随机点
plt.scatter(x_data, y_data)
# 显示预测结果
plt.plot(x_data, y_pred, 'r-', lw=3)
plt.show()
